生态水文模型与展望
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3.1 GIS在生态模型中的应用概述 GIS和遥感结合可以提供大量的常规方法无法得到的信息， 这些信息对于流域尤其是大流域会是海量的。但一般生态 水文模型的数据管理功能相对较弱。GIS在多源空间数据 以及非空间数据的获取、存储以及管理方面的功能已趋成 熟，许多地理信息系统商业软件如ARCGIS可以和大型商业 数据库如ORACLE镶嵌，能充分发挥大型数据库的空间数 据管理功能。利用GIS可将遥感、专题图件、传统实测实 验数据等多种数据源统一，使数据具有统一的格式、坐标、 投影、比例尺等．方便的建立数据库，通过各种数据模型 和数据结构将多源、大量的生态水文数据统一管理、复杂 的检索并提取所需要的各种信息，为生态水文过程模型提 供基本数据源．能够方便得实现数据共享，为模型的进一 步模拟单元划分以及参数化提供支持。
遥感技术对蒸散发的估算，其主要原理是利用可见光、
近红外和热红外波段的反射和辐射信息及其变化规律 进行相关参数的反演，结合近地面的风速、温度、湿 度信息，通过能量平衡方程，得出计算需要的参数和 变量。国内外关于蒸散发的遥感估算研究已有不少， 针对不同的研究区和卫星遥感资料提出了众多基于遥 感的蒸散发模型，李小文把遥感估算蒸散模型分为三 类：平衡余项法，SEBAL模型和SEBS模型，其中 SEBAL模型由于其所需辅助参数较少、估算精度较高， 得到国内外学者的认可，被广泛应用于世界各地不同 的气候条件下的国家和地区。
2.3 遥感应用于生态水文模型时应注意的问题及应用前景
由于遥感数据具有分布式特点，可以提供面状信息而非点
状信息，直接或间接测量常规手段无法测量到的生态水文 变量和参数(如区域土壤湿度)，因此在生态水文模型的应 用中有着广泛的应用前景。但由于遥感数据的自身存在不 确定性，遥感数据的时空分辨率与生态水文过程尺度不匹 配等问题的存在，限制了遥感的应用。
遥感计算土壤含水量的原理主要根据土壤表面发射或反射
电磁辐射能的测量。土壤水分特性在不同波段有不同的反 映，可以根据土壤的物理特性与其辐射理论，利用可见光 –近红外–热红外–微波等不同波段的遥感资料，与环境要 素进行相关分析，来监测土壤水分的变化。
利用遥感来计算土壤含水量，从遥感光谱波段的使用，
2.2.1 降水数据反演 遥感在降水资料获取方面，包括地面雷达、卫星可见 光、红外线技术，其中应用比较广泛的是利用气象雷达获 得降水的空间分布数据。雷达是微波遥感中的一种类型， 其原理是利用大气中降水粒子对电磁波的吸收和散射作用， 通过对回波信号的分析处理，来确定来自空间采样体积中 的降水例子的后向散射能量，再计算出实时地面降雨量。 雷达不能直接进行降水量的测量，而是通过对水汽凝结体 的反射率进行测量。雷达在单点位置能较好地提供覆盖范 围内降水的时空分布，但这些数据在输入生态水文模型之 前，必须进行整理分析和全面的质量控制。雷达数据在大 部分情况下，其模拟的精度还是可以接收的，可以应用于 分布式生态水文模型中。目前雷达技术反演降水，主要应 用于水文预报，作为水文预报的输入数据，也用一些研究， 在生态水文模型中的应用相对较少。
主要分为两大类：
第一类方法是光学遥感方法监测土壤含水量，比较成
熟的方法主要有：①热惯量法，最早由Watson等提出， 利用热红外遥感影像反演下垫面温度，建立与土壤热 惯量、土壤水分含量的关系模型；②植被指数法，其 原理是认为植被的缺水状况可以通过不同的遥感植被 指数来表征，通过植被指数间接估算土壤水分；③作 物缺水指数法，作物缺水指数(Crop Water Stress Index, CWSI)是土壤水分的一个度量指标，是利用热红外遥感 温度和常规气象资料来间接监测植被条件下的土壤水 分，是遥感监测土壤水分的一种重要方法。
模型采用SCS径流曲线数法模拟地表径流，可以模拟壤
中流和地下径流；对泥沙模拟采用MUSLE方程，主要 模拟的污染物为磷、氮，考虑了地表径流流失、入渗流 失、化肥输入等物理过程，有机氮矿化、反硝化等化学 过程以及作物吸收等生物过程，氮除了具有溶解和非溶 解两种物理状态外，还分为有机氮、作物氮和硝酸盐氮 三种化学状态，氮的生物固定、有机氮向无机氮的转化 以及溶解性氮随壤中流的迁移等过程，有机氮又被划分 为活泼有机氮和惰性有机氮两种状态，以及土壤蒸发和植被蒸腾两个方面，蒸散发的
强弱与植物的光合作用、干物质积累和水资源的合理 利用密切相关，它既是生态系统水量平衡的重要组成 部分，也是流域生态水文模型的关键环节。传统的蒸 散发计算，主要采取能量平衡法和物质传输法，对蒸 散发计算局限于局地尺度，难以获取区域尺度的蒸散 发。对于区域尺度上蒸散发的估算，遥感技术具有得 天独厚的优势。
生态水文模型与展望
内容：
1.生态水文模型 2.遥感在生态水文模型中的应用进展 3.地理信息系统在生态水文模型中的应用进展 4.生态水文模型的发展前景
1.生态水文模型
1.1 生态水文模型简介 生态水文模型是生态水文学的基础，由于水文条件本身的复杂性 以及影响水文行为要素时空分布的不均匀性和变异性，增加了生 态水文过程的复杂性，生态水文变化量成为生态水文学面临的重 大难题，随着实验和信息技术水平的提高，生态水文模型成为模 拟生态水文物理、化学过程和生物效应的重要手段，也是奠定生 态水文学理论发展的重要基础。 在生态水文模型中SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模 型是美国农业部和农业研究局开发的流域尺度模型，用于模拟地 表水和地下水水质和水量，预测土地管理措施对不同土壤类型、 土地利用方式和管理条件的大尺度复杂流域的水文、泥沙和农业 化学物质产量的影响，其中主要子模型有水文过程子模型、土壤 侵蚀子模型和污染负荷子模型。模型考虑了气候、水分平衡、土 壤条件、侵蚀、营养、植物生长、耕作、残茬管理、地表水流、 壤中流和地下径流等。
与传统的数据收集方法相比，遥感数据在生态水文
模型中应用的优点可以归纳为以下几点： ①遥感技术获得的是面上观测数据而不是点上的观 测数据，以区域的分布观测代替了点观测； ②遥感的时空分辨率都比较高，航天微波遥感就是 因为其较高的时空分辨率引起了学者们的兴趣； ③可收集、存储同一地点不同时间的全部信息，即 多时相信息，这使得遥感卫星数据具有实时性的特 点，可以捕捉地表信息的动态变化，非常有利于水 文过程的模拟； ④ 数据不仅是可见光的信息，也可以是多光谱的 信息，有利于利用与水文地质有关的谱段信息； ⑤ 可获得遥远的、无人可及的偏僻区域的信息。
2.遥感在生态水文模型中的应用进展
2.1 遥感在生态水文模型应用中的优势 遥感技术为生态水文过程的定量模拟提供大量的 数据源，其突出优势体现在能以不同的时空尺度提高 多种地表特征信息。作为一种信息源，栅格格式的遥 感数据与分布式生态水文模型的数据格式的一致性， 给概念理解和使用上都带来了方便。遥感技术可以直 接或间接地获取常规手段无法观测到的水文变量和参 数，可以提供长期、动态和连续的大范围资料，以遥 感为手段获取的上述信息在确定植被生长信息、流域 产汇流特性等模型参数时是十分有用的。因此，遥感 技术在生态水文模型的应用中有着广泛的应用前景。
第二类是微波遥感监测土壤水分。由于微波对云层有
较强的穿透力，不受光照条件限制，可以全天候工作， 使得微波遥感在土壤水分监测中具有独特点优越性， 这是遥感监测土壤水分最有希望的方法，但其成本很 高，目前尚未进入实用阶段。
2.2.4植被参数的反演
生态水文模型显著的特点之一是将植物的生长状况融入水
2.2.3 土壤含水量的反演计算
土壤含水量是生态水文过程中的重要部分，它直接控制着
地表水量和能量平衡，是生态水文模拟中的一个重要状态 变量。由于传统的方法在测量连续分布的土壤含水量极为 困难，土壤含水量并没有广泛直接地应用到生态水文模型 中。而遥感可以用于测量各种地形和地表覆盖的地表土壤 含水量。
植被指数在生态水文模型中的重要作用体现在： 一、植被指数是植物状态信息的表达，是生态水文模型的
重要输入参数之一。 二、植被指数与生物物理参数，如叶面积指数LAI，植被 覆盖度，光合作用有效吸收辐射分量FPAR之间存在显著相 关关系，因此，可以作为提取植被生物物理参数的“中间变 量”。
遥感在叶面积估指数算中的应用：
二、光学模型法。目前，相对成熟的是基于物理光学基础
的光学模型，其建模基础是植被的非朗伯体特性，用双向 反射率分布函数(BRDF)来定 量表示。近年来，随着遥感 技术的发展，高光谱技术被广泛应用于叶面积指数的研究。 由于高光谱数据具有波段窄且波谱连续的特点，因此可以 构建许多对LAI相对敏感的植被指数。
传统的水文模型，主要研究区域的降水、陆地表面蒸发、
地表径流、土壤水分变化及其下渗等水分运动过程中的 分配和反馈机制。随着生态水文学的兴起，生态水文过 程的耦合研究日益重要，生态水文模型应运而生。
1.2 生态水文模型定义 广义地讲， 可以用于生态水文过程研究的模型都 可以认为是生态水文模型，目前主要有一下一些生态水 文模型，①集总模型，如用于流域生态水文模拟的 RHES模型，XAJ模型,TANK模型，SLT模型等多个模型； 而就局部土地单元来进行生态水文过程模拟就是常说的 土壤-植被-大气连续体研究，主要有WAVES模型、 SWIMV2.1模型、PATTERN模型、植被界面过程模型等 多种SVAT模型；用于森林生态水文过程模拟的RUTTER 模型、MASSMAN模型。②要素模型，模拟土壤水分的 PHILIP模型、HOTTAN模型等，模拟土地利用变化对 水文过程影响的LUCID模型等。地理信息系统（GIS） 和遥感（RS）的发展极大地推动了生态水文模型的发展。 应用GIS、RS和数学模型耦合为量化生态水文变化提供 了帮助。在此基础上构建的决策模型系统可以衡量水文 景观管理和国家耕作政策对生态水文过程的影响，已经 逐步成为决策的有力工具。
一、统计模型法。统计模型法是以LAI为因变量，以光谱
数据或植被指数作为自变量建立的估算模型，即LAI=f(x)。 其中，x为光谱反射率或植被指数。国内外大量的研究关注 植被指数与LAI的相关关系，从而推算叶面积指数。统计 模型形式灵活，但属于经验性，对于不同的数据需要重新 拟合参数，模型需要不断地调整，因此许多的学者致力于 研究出具有普适性的LAI定量模型。
文模型中，植物生长状况的模拟是生态水文模型中生态模 块的重要部分，因此，应用遥感来反演地表植被参数是遥 感应用于生态水文模型的重要内容。由于植被对于光谱反 映敏感，叶绿素能够大量吸收红光辐射，同时对于近红外 存在显著的发射效果，所以，常用遥感计算植被指数再来 反演植物的生物物理参数，其中使用最多的是比值植被指 数(SVI)和归一化植被指数(NDVI)。
数据同化通过数值模型与观测数据相结合来提高 所研究系统状态的模拟和预报能力，能够很好地 解决观测值与模型模拟结果的集成和融合问题， 一定程度上提高生态水文模型模拟的准确度，成 为一种集成多源地理空间数据的新方法。目前在 应用遥感进行流域生态水文过程模拟中，数据同 化的应用已开展积极探索。
3.地理信息系统(GIS)在生态模型中的应用进展
2.2遥感在生态水文模型中的主要应用 目前遥感在生态水文模型中的应用，在生态水文模型中 的应用，体现在遥感可以为生态水文模型提供输入数据 和关键参数。遥感在生态水文模型中的应用，大致可以 分为两大类：一是直接应用，为模型准备输入数据，如 应用遥感来反演降水量等。二是应用卫星遥感资料来推 算生态水文过程相关的参数和变量，如推算植物地生物 物理参数等。 当前利用遥感来反演流域的生态水文相关参数，国内外 开展了不少的研究，如Anderson介绍了用遥感数据在生 态水文模型MIKESHE模型中测定土壤湿度、降雨和叶面 积的方法，为其提供蒸散发、土壤水分等资料，研究塞 内加尔河流域的水文状况。许有鹏等以浙江曹娥江流域 为试验区，利用萨克拉门托模型，重点探讨了Landsat T.M.影像数据直接或辅助确定水文模型参数的途径与方法。 凌峰等利用SRTM数据反演流域下垫面参数，并将其应用 到分布式的生态水文模型SWAT模型和TOPMODEL中。
遥感技术对蒸散发的估算，其主要原理是利用可见光、
近红外和热红外波段的反射和辐射信息及其变化规律 进行相关参数的反演，结合近地面的风速、温度、湿 度信息，通过能量平衡方程，得出计算需要的参数和 变量。国内外关于蒸散发的遥感估算研究已有不少， 针对不同的研究区和卫星遥感资料提出了众多基于遥 感的蒸散发模型，李小文把遥感估算蒸散模型分为三 类：平衡余项法，SEBAL模型和SEBS模型，其中 SEBAL模型由于其所需辅助参数较少、估算精度较高， 得到国内外学者的认可，被广泛应用于世界各地不同 的气候条件下的国家和地区。
2.3 遥感应用于生态水文模型时应注意的问题及应用前景
由于遥感数据具有分布式特点，可以提供面状信息而非点
状信息，直接或间接测量常规手段无法测量到的生态水文 变量和参数(如区域土壤湿度)，因此在生态水文模型的应 用中有着广泛的应用前景。但由于遥感数据的自身存在不 确定性，遥感数据的时空分辨率与生态水文过程尺度不匹 配等问题的存在，限制了遥感的应用。
遥感计算土壤含水量的原理主要根据土壤表面发射或反射
电磁辐射能的测量。土壤水分特性在不同波段有不同的反 映，可以根据土壤的物理特性与其辐射理论，利用可见光 –近红外–热红外–微波等不同波段的遥感资料，与环境要 素进行相关分析，来监测土壤水分的变化。
利用遥感来计算土壤含水量，从遥感光谱波段的使用，
2.2.1 降水数据反演 遥感在降水资料获取方面，包括地面雷达、卫星可见 光、红外线技术，其中应用比较广泛的是利用气象雷达获 得降水的空间分布数据。雷达是微波遥感中的一种类型， 其原理是利用大气中降水粒子对电磁波的吸收和散射作用， 通过对回波信号的分析处理，来确定来自空间采样体积中 的降水例子的后向散射能量，再计算出实时地面降雨量。 雷达不能直接进行降水量的测量，而是通过对水汽凝结体 的反射率进行测量。雷达在单点位置能较好地提供覆盖范 围内降水的时空分布，但这些数据在输入生态水文模型之 前，必须进行整理分析和全面的质量控制。雷达数据在大 部分情况下，其模拟的精度还是可以接收的，可以应用于 分布式生态水文模型中。目前雷达技术反演降水，主要应 用于水文预报，作为水文预报的输入数据，也用一些研究， 在生态水文模型中的应用相对较少。
主要分为两大类：
第一类方法是光学遥感方法监测土壤含水量，比较成
熟的方法主要有：①热惯量法，最早由Watson等提出， 利用热红外遥感影像反演下垫面温度，建立与土壤热 惯量、土壤水分含量的关系模型；②植被指数法，其 原理是认为植被的缺水状况可以通过不同的遥感植被 指数来表征，通过植被指数间接估算土壤水分；③作 物缺水指数法，作物缺水指数(Crop Water Stress Index, CWSI)是土壤水分的一个度量指标，是利用热红外遥感 温度和常规气象资料来间接监测植被条件下的土壤水 分，是遥感监测土壤水分的一种重要方法。
模型采用SCS径流曲线数法模拟地表径流，可以模拟壤
中流和地下径流；对泥沙模拟采用MUSLE方程，主要 模拟的污染物为磷、氮，考虑了地表径流流失、入渗流 失、化肥输入等物理过程，有机氮矿化、反硝化等化学 过程以及作物吸收等生物过程，氮除了具有溶解和非溶 解两种物理状态外，还分为有机氮、作物氮和硝酸盐氮 三种化学状态，氮的生物固定、有机氮向无机氮的转化 以及溶解性氮随壤中流的迁移等过程，有机氮又被划分 为活泼有机氮和惰性有机氮两种状态，以及土壤蒸发和植被蒸腾两个方面，蒸散发的
强弱与植物的光合作用、干物质积累和水资源的合理 利用密切相关，它既是生态系统水量平衡的重要组成 部分，也是流域生态水文模型的关键环节。传统的蒸 散发计算，主要采取能量平衡法和物质传输法，对蒸 散发计算局限于局地尺度，难以获取区域尺度的蒸散 发。对于区域尺度上蒸散发的估算，遥感技术具有得 天独厚的优势。
生态水文模型与展望
内容：
1.生态水文模型 2.遥感在生态水文模型中的应用进展 3.地理信息系统在生态水文模型中的应用进展 4.生态水文模型的发展前景
1.生态水文模型
1.1 生态水文模型简介 生态水文模型是生态水文学的基础，由于水文条件本身的复杂性 以及影响水文行为要素时空分布的不均匀性和变异性，增加了生 态水文过程的复杂性，生态水文变化量成为生态水文学面临的重 大难题，随着实验和信息技术水平的提高，生态水文模型成为模 拟生态水文物理、化学过程和生物效应的重要手段，也是奠定生 态水文学理论发展的重要基础。 在生态水文模型中SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模 型是美国农业部和农业研究局开发的流域尺度模型，用于模拟地 表水和地下水水质和水量，预测土地管理措施对不同土壤类型、 土地利用方式和管理条件的大尺度复杂流域的水文、泥沙和农业 化学物质产量的影响，其中主要子模型有水文过程子模型、土壤 侵蚀子模型和污染负荷子模型。模型考虑了气候、水分平衡、土 壤条件、侵蚀、营养、植物生长、耕作、残茬管理、地表水流、 壤中流和地下径流等。
与传统的数据收集方法相比，遥感数据在生态水文
模型中应用的优点可以归纳为以下几点： ①遥感技术获得的是面上观测数据而不是点上的观 测数据，以区域的分布观测代替了点观测； ②遥感的时空分辨率都比较高，航天微波遥感就是 因为其较高的时空分辨率引起了学者们的兴趣； ③可收集、存储同一地点不同时间的全部信息，即 多时相信息，这使得遥感卫星数据具有实时性的特 点，可以捕捉地表信息的动态变化，非常有利于水 文过程的模拟； ④ 数据不仅是可见光的信息，也可以是多光谱的 信息，有利于利用与水文地质有关的谱段信息； ⑤ 可获得遥远的、无人可及的偏僻区域的信息。
2.遥感在生态水文模型中的应用进展
2.1 遥感在生态水文模型应用中的优势 遥感技术为生态水文过程的定量模拟提供大量的 数据源，其突出优势体现在能以不同的时空尺度提高 多种地表特征信息。作为一种信息源，栅格格式的遥 感数据与分布式生态水文模型的数据格式的一致性， 给概念理解和使用上都带来了方便。遥感技术可以直 接或间接地获取常规手段无法观测到的水文变量和参 数，可以提供长期、动态和连续的大范围资料，以遥 感为手段获取的上述信息在确定植被生长信息、流域 产汇流特性等模型参数时是十分有用的。因此，遥感 技术在生态水文模型的应用中有着广泛的应用前景。
第二类是微波遥感监测土壤水分。由于微波对云层有
较强的穿透力，不受光照条件限制，可以全天候工作， 使得微波遥感在土壤水分监测中具有独特点优越性， 这是遥感监测土壤水分最有希望的方法，但其成本很 高，目前尚未进入实用阶段。
2.2.4植被参数的反演
生态水文模型显著的特点之一是将植物的生长状况融入水
2.2.3 土壤含水量的反演计算
土壤含水量是生态水文过程中的重要部分，它直接控制着
地表水量和能量平衡，是生态水文模拟中的一个重要状态 变量。由于传统的方法在测量连续分布的土壤含水量极为 困难，土壤含水量并没有广泛直接地应用到生态水文模型 中。而遥感可以用于测量各种地形和地表覆盖的地表土壤 含水量。
植被指数在生态水文模型中的重要作用体现在： 一、植被指数是植物状态信息的表达，是生态水文模型的
重要输入参数之一。 二、植被指数与生物物理参数，如叶面积指数LAI，植被 覆盖度，光合作用有效吸收辐射分量FPAR之间存在显著相 关关系，因此，可以作为提取植被生物物理参数的“中间变 量”。
遥感在叶面积估指数算中的应用：
二、光学模型法。目前，相对成熟的是基于物理光学基础
的光学模型，其建模基础是植被的非朗伯体特性，用双向 反射率分布函数(BRDF)来定 量表示。近年来，随着遥感 技术的发展，高光谱技术被广泛应用于叶面积指数的研究。 由于高光谱数据具有波段窄且波谱连续的特点，因此可以 构建许多对LAI相对敏感的植被指数。
传统的水文模型，主要研究区域的降水、陆地表面蒸发、
地表径流、土壤水分变化及其下渗等水分运动过程中的 分配和反馈机制。随着生态水文学的兴起，生态水文过 程的耦合研究日益重要，生态水文模型应运而生。
1.2 生态水文模型定义 广义地讲， 可以用于生态水文过程研究的模型都 可以认为是生态水文模型，目前主要有一下一些生态水 文模型，①集总模型，如用于流域生态水文模拟的 RHES模型，XAJ模型,TANK模型，SLT模型等多个模型； 而就局部土地单元来进行生态水文过程模拟就是常说的 土壤-植被-大气连续体研究，主要有WAVES模型、 SWIMV2.1模型、PATTERN模型、植被界面过程模型等 多种SVAT模型；用于森林生态水文过程模拟的RUTTER 模型、MASSMAN模型。②要素模型，模拟土壤水分的 PHILIP模型、HOTTAN模型等，模拟土地利用变化对 水文过程影响的LUCID模型等。地理信息系统（GIS） 和遥感（RS）的发展极大地推动了生态水文模型的发展。 应用GIS、RS和数学模型耦合为量化生态水文变化提供 了帮助。在此基础上构建的决策模型系统可以衡量水文 景观管理和国家耕作政策对生态水文过程的影响，已经 逐步成为决策的有力工具。
一、统计模型法。统计模型法是以LAI为因变量，以光谱
数据或植被指数作为自变量建立的估算模型，即LAI=f(x)。 其中，x为光谱反射率或植被指数。国内外大量的研究关注 植被指数与LAI的相关关系，从而推算叶面积指数。统计 模型形式灵活，但属于经验性，对于不同的数据需要重新 拟合参数，模型需要不断地调整，因此许多的学者致力于 研究出具有普适性的LAI定量模型。
文模型中，植物生长状况的模拟是生态水文模型中生态模 块的重要部分，因此，应用遥感来反演地表植被参数是遥 感应用于生态水文模型的重要内容。由于植被对于光谱反 映敏感，叶绿素能够大量吸收红光辐射，同时对于近红外 存在显著的发射效果，所以，常用遥感计算植被指数再来 反演植物的生物物理参数，其中使用最多的是比值植被指 数(SVI)和归一化植被指数(NDVI)。
数据同化通过数值模型与观测数据相结合来提高 所研究系统状态的模拟和预报能力，能够很好地 解决观测值与模型模拟结果的集成和融合问题， 一定程度上提高生态水文模型模拟的准确度，成 为一种集成多源地理空间数据的新方法。目前在 应用遥感进行流域生态水文过程模拟中，数据同 化的应用已开展积极探索。
3.地理信息系统(GIS)在生态模型中的应用进展
2.2遥感在生态水文模型中的主要应用 目前遥感在生态水文模型中的应用，在生态水文模型中 的应用，体现在遥感可以为生态水文模型提供输入数据 和关键参数。遥感在生态水文模型中的应用，大致可以 分为两大类：一是直接应用，为模型准备输入数据，如 应用遥感来反演降水量等。二是应用卫星遥感资料来推 算生态水文过程相关的参数和变量，如推算植物地生物 物理参数等。 当前利用遥感来反演流域的生态水文相关参数，国内外 开展了不少的研究，如Anderson介绍了用遥感数据在生 态水文模型MIKESHE模型中测定土壤湿度、降雨和叶面 积的方法，为其提供蒸散发、土壤水分等资料，研究塞 内加尔河流域的水文状况。许有鹏等以浙江曹娥江流域 为试验区，利用萨克拉门托模型，重点探讨了Landsat T.M.影像数据直接或辅助确定水文模型参数的途径与方法。 凌峰等利用SRTM数据反演流域下垫面参数，并将其应用 到分布式的生态水文模型SWAT模型和TOPMODEL中。